Ký hiệu Tên biến Cách đo lường Kỳ vọng
dấu Biến phụ thuộc
FD
Khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp
Biến độc lập
STATE Tỷ lệ sở hữu nhà nước STATE = (Vốn sở hữu nhà
nước/ Tổng vốn chủ sở hữu) -
Biến kiểm sốt
TFOTL Dịng tiền hoạt động trên tổng nợ
TFOTL = (Dòng tiền thuần
từ hoạt động kinh doanh / Tổng nợ phải trả)
TLTA Tổng nợ trên tổng tài sản
TLTA = (Tổng nợ phải trả/
Tổng tài sản) +
NOCREDINT Biến thanh khoản
(NOCREDINT) = ((Vốn
luân chuyển – hàng tồn kho)/ Chi phí hoạt động hằng ngày chưa tính khấu hao)
-
COVERAGE Khả năng thanh toán lãi vay
(COVERAGE) =
(EBITDA/Chi phí lãi vay) -
INFLATION Tỷ lệ lạm phát +
PRICE Thay đổi trong giá cổ phiếu
(PRICE) = (Giá đóng cửa tại ngày giao dịch cuối năm t - Giá đóng cửa tại ngày giao dịch cuối năm t-1)
-
SIZE Quy mô doanh nghiệp
SIZE = (Giá trị vốn hóa thị
trường của doanh nghiệp/ Giá trị vốn hóa tồn thị trường)
-
MCTD Tỷ lệ vốn hóa thị trường trên tổng nợ
MCTD = Giá trị vốn hóa thị
trường của doanh
nghiệp/Tổng nợ phải trả
-
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.3 Các bước thực hiện nghiên cứu
Sau khi đã có dữ liệu nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu, để đạt được mục tiêu nghiên cứu là xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, tác giả tiến hành thực hiện lần lượt các bước dưới đây.
3.3.1 Đo lường ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp chính của doanh nghiệp
3.3.1.1 Thống kê mơ tả
Sử dụng thống kê mô tả để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu, so sánh các đặc tính ở hai nhóm: doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính. Các thông số của thống kê mô tả bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
3.3.1.2 Ước lượng hồi quy mơ hình
Sử dụng phương pháp hồi quy Logit (như đã trình bày ở tiểu mục 3.2.2, mục 3.2) để tiến hành ước lượng các hệ số hồi quy, kiểm định giả thuyết và trả lời được câu hỏi nghiên cứu “tỷ lệ sở hữu nhà nước có ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại Việt Nam không”. Nếu hệ số hồi quy biến STATE (β) có ý nghĩa và mang dấu âm, chấp nhận giả thuyết H0, kết luận là tỷ lệ sở hữu nhà nước tác động ngược chiều với khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Nếu hệ số β khơng có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% hoặc có ý nghĩa nhưng mang dấu dương, bác bỏ giả thuyết H0, kết luận tỷ lệ sở hữu nhà nước không tác động hoặc tác động cùng chiều đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
3.3.1.3 Đo lường hiệu ứng biên
Vì tính chất đặc thù của dạng hàm Logit khơng phải dạng tuyến tính, các thơng số ước lượng từ mơ hình nhị phân khơng thể trực tiếp giải thích được vì chúng khơng cung cấp thơng tin hữu ích mơ tả đầy đủ mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân (Long và Freese, 2003). Như vậy, hệ số hồi quy đo lường ở trên mới chỉ cho biết tỷ lệ sở hữu nhà nước có ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính khơng và ảnh hưởng cùng hiều hay ngược chiều, chứ chưa giải thích một cách trực tiếp lên sự thay đổi của biến phụ thuộc. Vì vậy, để làm rõ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, nghiên cứu tiến hành đo lường hiệu ứng biên của biến độc lập. Hiệu ứng
biên của một biến được đo bằng cách lấy đạo hàm riêng của hàm phi tuyến theo biến đó nhân với hệ số ước lượng của biến đó.
3.3.2 Xử lý các khuyết tật của mơ hình
Do những hạn chế của phương pháp hồi quy Logit là mơ hình rất nhạy cảm với các giá trị ngoại lại và vấn đề tương quan cao giữa các biến nên nghiên cứu xác định các hệ số tương quan cặp giữa các biến và tiêu chí VIF (variance inflation factor) – nhân tử phóng đại phương sai nhằm xác định vấn đề đa cộng tuyến. Hệ số tương quan cặp lớn hơn 0.8, cho thấy vấn đề đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng. Trong một số tình huống có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, nhưng hệ số tương quan cặp giữa các biến có thể thấp. Do đó, nghiên cứu sử dụng thêm tiêu chí VIF, để có kết luận vững hơn về hiện tượng đa cộng tuyến. VIF lớn hơn 10 cho thấy mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Nếu các kết quả kiểm định VIF > 10, nghiên cứu sẽ tiến hành loại bỏ những biến có hiện tượng công tuyến cao với các biến khác, để kết quả hồi quy Logit vững hơn.
3.3.3 Xác định mức độ phù hợp của mơ hình
Để đo lường mức độ chính xác của mơ hình trong việc xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, nghiên cứu sử dụng các thước đo bao gồm: giá trị AUC, hệ số phân hạng Gini và tỷ lệ phân loại chính xác.
3.3.3.1 Giá trị AUC
Giá trị AUC (Area Under ROC3 Curve) là một thước đo mức độ chính xác của mơ hình được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng khi hồi quy mơ hình có biến phụ thuộc dạng nhị phân như DeLong và Clarke-Pearson (1988), Alman (2010). Một mơ hình được xem là phù hợp khi giá trị AUC trên 0.5. Đây được xem là thước đo trực tiếp
3 ROC – (Receiver Operating Characteristic) là biểu đồ có trục tung là tỷ lệ một doanh nghiệp có khả năng bị kiệt quệ trên tổng số doanh nghiệp thực tế bị kiệt quệ, trục hồnh là tỷ lệ một doanh nghiệp có khả năng bị kiệt quệ trên tổng số doanh nghiệp thực tế không bị kiệt quệ. Đường cong ROC nối các điểm tham chiếu trên biểu đồ ROC. Khi đó diện tích dưới đường cong ROC là giá trị AUC.
cho độ chính xác của mơ hình Logit, giá trị AUC bằng 1 thể hiện một mô hình hồn hảo. Trên thực tế, chưa thấy một mơ hình nào cho ra được giá trị AUC bằng 1. Theo quy ước thì một mơ hình với giá trị AUC trên 0.8 được xem là tốt hay rất tốt, còn nếu giá trị AUC dưới 0.6 được xem là không tốt và không thể áp dụng được.
3.3.3.2 Hệ số phân hạng Gini
Hệ số phân hạng Gini cũng được sử dụng để đo lường mức độ chính xác của mơ hình. Hệ số Gini cũng tương tự như AUC, điểm khác biệt chỉ là khu vực đo lường giữa đường cong và đường chéo của đường cong Lorenz, khơng giống như AUC là tồn bộ khu vực bên dưới đường cong. Theo Altman và cộng sự (2010), hệ số Gini được tính tốn như sau:
Gini rank = 2 x AUC – 1
Theo Anderson (2007), hệ số Gini bằng hoặc trên 50% cho thấy mức độ chính xác của mơ hình rất cao. Trong bài nghiên cứu, hệ số Gini được sử dụng để bổ sung và kiểm tra tính nhất quán của các thước đo khác trình bày trong nghiên cứu, tăng thêm tính vững cho mơ hình.
3.3.3.3 Tỷ lệ phân loại độ chính xác
Tỷ lệ phân loại độ chính xác là tỷ lệ doanh nghiệp được xác định đúng là kiệt quệ tàu chính và khơng bị kiệt quệ tài chính trên tổng số doanh nghiệp trong mẫu. Tỷ lệ phân loại độ chính xác được tính như sau:
Tỷ lệ phân loại chính xác =
Số DN có khả năng kiệt quệ và đúng bị kiệt quệ + Số DN khơng có khả năng kiệt quệ và đúng là
khơng kiệt quệ
Tóm tắt chương 3
Bài nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu và chọn ra được 570 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2008 đến năm 2016. Tổng số quan sát trong mơ hình là 3,381 quan sát (trong đó có 619 quan sát doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính và 2,762 quan sát doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính). Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy Logit và các phương pháp phân tích thống kê để xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Nhằm thỏa mãn điều kiện của mơ hình Logit, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật chuyển đổi hàm TANH nhằm loại bỏ các giá trị ngoại lai, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để tránh sự tương quan giữa biến. Ngồi ra, nghiên cứu tính tốn các thước đo xác định mức độ phù hợp của mơ hình để tăng tính tin cậy của kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu sử dụng một mẫu dữ liệu bảng bao gồm 570 doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2016, tổng số quan sát trong nghiên cứu là 3,381 quan sát. Bằng các bước như đã trình bày ở mục 3.3, chương 3 và sử dụng phần mềm STATA, kết quả nghiên cứu trình bày:
- Kết quả thống kê mô tả (mục 4.1)
- Kiểm định giả thuyết nghiên cứu (mục 4.2) - Xử lý các khuyết tật của mơ hình (mục 4.3) - Xác định mức độ phù hợp của mơ hình (mục 4.4)
4.1 Thống kê mơ tả
Mẫu dữ liệu nghiên cứu bao gồm 3,381 quan sát và được phân tách thành 2 nhóm: doanh nghiệp bị kiệt quệ và không bị kiệt quệ. Trong đó có 619 quan sát doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính và 2,762 quan sát doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính. Thống kê mơ tả trình bày các thơng số bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, sai số chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của tồn bộ mẫu và của từng nhóm quan sát. Chi tiết kết quả thống kê mơ tả được trình bày trong bảng 4.1. Giá trị trung bình của biến STATE (tỷ lệ sở hữu nhà nước) trong toàn bộ mẫu là
0.24688 trong đó doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao nhất lên tới 96.72%, thấp nhất là 0% đối với các doanh nghiệp khơng có sở hữu nhà nước. Đối với các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính, giá trị trung bình biến tỷ lệ sở hữu nhà nước là 0.2055 thấp hơn so với các doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính là 0.256. Doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao nhất là 82.947% trong khi doanh nghiệp không bị kiệt quệ có tỷ lệ sở hữu nhà nước đạt 96.72%. Như vậy, tổng quát số liệu cho thấy, doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính có tỷ lệ sở
hữu nhà nước cao hơn doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính. Kết quả này đúng như kỳ vọng của nghiên cứu về giả thuyết các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu càng cao thì khả năng doanh nghiệp đó rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính càng thấp.
Biến TFOTL (dòng tiền hoạt động trên tổng nợ) cho thấy khả năng doanh nghiệp
tạo ra tiền từ hoạt động kinh doanh để đáp ứng nghĩa vụ tài chính của mình. Như vậy, biến TFOTL có giá trị càng lớn thì khả năng doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ
càng thấp. Kết quả thống kê cho thấy ở những doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính, giá trị trung bình của biến TFOTL là 0.0879 trong khi ở các doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ, giá trị trung bình này đạt tới 0.139.
Biến TLTA (tổng nợ trên tổng tài sản) là thước đo mức độ sử dụng địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Những doanh nghiệp có tỷ lệ địn bẩy tài chính cao sẽ gặp khó khăn trong việc thực hiện các nghĩa vụ nợ khi chủ nợ yêu cầu. Biến TLTA càng lớn thì khả năng doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính càng cao. Đúng như kỳ vọng, kết quả thống kê cho thấy các doanh nghiệp kiệt quệ tài chính, giá trị trung bình của biến TLTA đạt 0.4765 trong khi ở các doanh nghiệp không bị kiệt quệ là 0.4586. Biến NOCREDINT (biến thanh khoản) thể hiện khả năng doanh nghiệp duy trì hoạt động kinh doanh của mình bằng nguồn thanh khoản hiện có. Biến NOCREDINT
càng cao thể hiện doanh nghiệp có khả năng hoạt động ổn định với nguồn thanh khoản hiện tại, doanh nghiệp càng ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Từ kết quả thống kê cho thấy, các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình biến thanh khoản là -0.3123 thấp hơn so với các doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính là -0.0873.
Toàn bộ mẫu Số quan sát 3,381 3,381 3,381 3,381 3,381 3,381 3,381 3,381 3,381 Trung bình 0.2468978 0.1296673 0.4619432 -0.1284976 0.9057476 0.073158 657.9583 0.0013165 0.5850586 Sai số chuẩn 0.2381271 0.3088968 0.1672433 0.9879364 0.3616939 0.0497973 11326.92 0.0072544 0.3232012 Giá trị nhỏ nhất 0 -0.999996 0.006384 -1 -1 0.0174457 -123800 1.92E-06 0.021089 Giá trị lớn nhất 0.9671957 1 0.8636162 1 1 0.1867748 178,500 0.1319435 1
Nhóm những doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính
Số quan sát 619 619 619 619 619 619 619 619 619 Trung bình 0.2055247 0.0879455 0.4765173 -0.3123447 0.5564441 0.1053564 -2723.612 0.0004696 0.4507801 Sai số chuẩn 0.2208147 0.2876119 0.1768064 0.9456012 0.7363434 0.0629684 6498.958 0.0011793 0.3231211 Giá trị nhỏ nhất 0 -0.9994832 0.0109891 -1 -1 0.0174457 -37611 1.92E-06 0.021089 Giá trị lớn nhất 0.8294696 0.9969496 0.8636162 1 1 0.1867748 38400 0.0129245 1
Nhóm những doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính
Số quan sát 2,762 2,762 2,762 2,762 2,762 2,762 2,762 2,762 2,762 Trung bình 0.25617 0.1390177 0.4586769 -0.087295 0.9840311 0.0659419 1415.812 0.0015062 0.6151522 Sai số chuẩn 0.2409019 0.3127554 0.1648809 0.9926823 0.0728355 0.0431706 12019.6 0.0079948 0.3155315 Giá trị nhỏ nhất 0 -0.9999956 0.006384 -1 -1 0.0174457 -123800 3.96E-06 0.0290999 Giá trị lớn nhất 0.9671957 1 0.748973 1 1 0.1867748 178500 0.1319435 1 Ghi chú: đây là bảng thống kê mô tả các biến trong mơ hình, được phân thành 3 nhóm: tồn bộ mẫu, nhóm doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính và nhóm doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính. STATE: tỷ lệ sở hữu nhà nước, TFOTL: Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, TLTA: Tổng nợ trên tổng tài sản, NOCREDINT: Biến thanh khoản, COVERAGE: Khả năng thanh toán lãi vay, INFLATION: tỷ lệ lạm phát, PRICE: chênh lệch
Biến COVERAGE (khả năng thanh toán lãi vay) là thước đo khả năng doanh nghiệp tạo ra thu nhập từ hoạt động kinh doanh để đáp ứng việc chi trả lãi vay của mình. Do đó, giá trị biến COVERAGE càng lớn thì khả năng doanh nghiệp rơi vào kiệt
quệ tài chính càng thấp. Đúng như kỳ vọng, kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của biến COVERAGE ở các doanh nghiệp bị kiệt quệ là 0.0064 thấp hơn so với các doanh nghiệp không kiệt quệ đạt 0.984.
Biến INFLATION (tỷ lệ lạm phát) làm ảnh hưởng chung đến nền kinh tế, lạm phát quá cao tác động xấu đến nền kinh tế, do đó cũng gây ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Kỳ vọng của tác giả là tỷ lệ lạm phát càng cao thì khả năng doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính càng tăng. Đúng như kỳ vọng, giá trị trung bình biến INFLATION của các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính là 0.1054
trong khi các doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính chỉ là 0.0659.
Biến PRICE (thay đổi trong giá cổ phiếu) phản ánh sự thay đổi trong giá trị thường của cổ phiếu doanh nghiệp. Một giá trị dương trong biến PRICE hàm ý giá cổ phiếu tăng và ngược lại. Kết quả thống kê cho thấy những doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính giá trị trung bình của biến PRICE là -2.723 nhỏ hơn so với các doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính là 1.415.
Biến SIZE (quy mơ doanh nghiệp), từ kết quả thống kê cho thấy các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính, giá trị trung bình của biến SIZE là 0.0005 trong khi các doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính giá trị này đạt 0.0015. Kết quả này được lý giải do các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ thường bất lợi trong việc kêu gọi nhà đầu tư hoặc năng lực cạnh tranh kém nên dễ bị các doanh nghiệp lớn trong cùng ngành thơn tính nên khả năng các doanh nghiệp nhỏ bị rơi vào kiệt quệ tài chính cao hơn.